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KI schlägt Menschen bei GPU-Optimierung, beschleunigt Inferenz

KI-Modell optimiert GPU-Kernels schneller als menschliche Experten

Forscher von Stanford, Nvidia und Together AI entwickelten eine neue Technik namens Test-Time Training to Discover (TTT-Discover), die GPU-Kernels doppelt so schnell optimiert wie Lösungen, die von menschlichen Experten erstellt wurden, so ein am 5. Februar 2026 veröffentlichter Bericht von VentureBeat. Die Technik stellt das aktuelle KI-Paradigma der Verlängerung der Denkzeit in Frage und ermöglicht es dem Modell stattdessen, während des Inferenzprozesses weiter zu trainieren und seine Gewichte für das spezifische Problem zu aktualisieren.

TTT-Discover geht komplexe Probleme an, indem es Modellen ermöglicht, neue Lösungen zu entdecken. Aktuelle Unternehmens-KI-Strategien basieren oft auf "eingefrorenen" Modellen mit festen Parametern, aber TTT-Discover ermöglicht kontinuierliches Lernen und Anpassung. Die Forscher stellten fest, dass TTT-Discover in der Lage war, einen kritischen GPU-Kernel 2x schneller zu optimieren als der vorherige Stand der Technik, der von menschlichen Experten geschrieben wurde.

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